Hashmap工作原理

本文详细解析了Java中HashMap的数据结构及其实现原理,包括其内部的数组+链表+红黑树形式、put和get方法的具体流程、扩容机制以及为何容量大小常选择2的幂次方。

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 public static void main(String[] args) {
        // TODO 自动生成的方法存根
        String str = "abcaaaefdabbhg";
        //count(str);
        HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
        map.put("语文", 1);
        map.put("数学", 2);
        map.put("英语", 3);
        map.put("历史", 4);
        map.put("政治", 5);
        map.put("地理", 6);
        map.put("生物", 7);
        map.put("化学", 8);
        map.put("是的", 1);
        map.put("我玩的", 2);
        map.put("我的", 3);
        map.put("社区为", 4);
        map.put("仍然", 5);
        map.put("前期", 6);
        map.put("已有", 7);
        map.put("以让法", 8);
        for (String key : map.keySet()) {
        	int value=map.get(key);
        	System.out.println(key+" "+value);
        }

    }

 当我们往hashmap中put元素的时候,先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置(即下标),然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。如果这个元素所在的位子上已经存放有其他元素了,那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放,新加入的放在链头,最先加入的放在链尾。从hashmap中get元素时,首先计算key的hashcode,找到数组中对应位置的某一元素,然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。从这里我们可以想象得到,如果每个位置上的链表只有一个元素,那么hashmap的get效率将是最高的,但是理想总是美好的,现实总是有困难需要我们去克服

 

put函数大致的思路为:

  1. 对key的hashCode()做hash,然后再计算要存储下标:i=(n-1)&hash
  2. 如果没碰撞直接放到bucket里;(table[i])
  3. 如果碰撞了,以链表的形式存在buckets后;(注意是头插法,而不是在链表最后插入新的结点)
  4. 如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD),就把链表转换成红黑树;
  5. 如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
  6. 如果bucket满了(超过load factor*current capacity),就要resize。

链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/6bd3857199564b3fb2d3fee4f4de06ea
来源:牛客网

hashmap是一个key-value键值对的数据结构,从结构上来讲在jdk1.8之前是用数组加链表的方式实现,jdk1.8加了红黑树,hashmap数组的默认初始长度是16,hashmap数组只允许一个key为null,允许多个value为null
hashmap的内部实现,hashmap是使用数组+链表+红黑树的形式实现的,其中数组是一个一个Node[]数组,我们叫他hash桶数组,它上面存放的是key-value键值对的节点。HashMap是用hash表来存储的,在hashmap里为解决hash冲突,使用链地址法,简单来说就是数组加链表的形式来解决,当数据被hash后,得到数组下标,把数据放在对应下表的链表中。
然后再说一下hashmap的方法实现
put方法,put方法的第一步,就是计算出要put元素在hash桶数组中的索引位置,得到索引位置需要三步,去put元素key的hashcode值,高位运算,取模运算,高位运算就是用第一步得到的值h,用h的高16位和低16位进行异或操作,第三步为了使hash桶数组元素分布更均匀,采用取模运算,取模运算就是用第二步得到的值和hash桶数组长度-1的值取与。这样得到的结果和传统取模运算结果一致,而且效率比取模运算高
jdk1.8中put方法的具体步骤,先判断hashmap是否为空,为空的话扩容,不为空计算出key的hash值i,然后看table[i]是否为空,为空就直接插入,不为空判断当前位置的key和table[i]是否相同,相同就覆盖,不相同就查看table[i]是否是红黑树节点,如果是的话就用红黑树直接插入键值对,如果不是开始遍历链表插入,如果遇到重复值就覆盖,否则直接插入,如果链表长度大于8,转为红黑树结构,执行完成后看size是否大于阈值threshold,大于就扩容,否则直接结束
get方法就是计算出要获取元素的hash值,去对应位置取即可。
扩容机制,hashmap的扩容中主要进行两部,第一步把数组长度变为原来的两倍,第二部把旧数组的元素重新计算hash插入到新数组中,在jdk1.8时,不用重新计算hash,只用看看原来的hash值新增的一位是零还是1,如果是1这个元素在新数组中的位置,是原数组的位置加原数组长度,如果是零就插入到原数组中。扩容过程第二部一个非常重要的方法是transfer方法,采用头插法,把旧数组的元素插入到新数组中。
3.hashmap大小为什么是2的幂次方
在计算插入元素在hash桶数组的索引时第三步,为了使元素分布的更加均匀,用取模操作,但是传统取模操作效率低,然后优化成h&(length-1),设置成2幂次方,是因为2的幂次方-1后的值每一位上都是1,然后与第二步计算出的h值与的时候,最终的结果只和key的hashcode值本身有关,这样不会造成空间浪费并且分布均匀,如果不是2的幂次方
如果length不为2的幂,比如15。那么length-1的2进制就会变成1110。在h为随机数的情况下,和1110做&操作。尾数永远为0。那么0001、1001、1101等尾数为1的位置就永远不可能被entry占用。这样会造成浪费,不随机等问题。

<think>嗯,用户想理解HashMap工作原理和实现机制。这个问题在Java开发中非常核心,涉及数据结构、算法和实际应用优化。 用户可能正在准备面试,或者在实际开发中遇到了性能问题需要优化。从提问方式看,用户应该有一定Java基础,但需要系统性地梳理HashMap的实现细节。需要特别注意用户提到的"工作方式"这个关键词,说明ta不仅想知道静态结构,还想了解动态行为。 先拆解HashMap的核心实现要点: 1. 底层结构:数组+链表/红黑树的桶结构,这是HashMap高效的基础 2. 哈希算法:如何处理哈希冲突很关键,特别是扰动函数的设计 3. 扩容机制:包括触发条件、扩容过程和数据迁移 4. 树化优化:为什么需要红黑树,转换阈值如何设定 注意到引用资料提到几个关键细节: - 初始容量16且总是2的幂次(引用2),这个设计很巧妙 - 负载因子0.75(引用3)是时间和空间的平衡点 - null键处理(引用2)有特殊逻辑 - modCount字段(引用3)说明快速失败机制 用户可能没意识到但很重要的问题: - 为什么重写equals必须重写hashCode? - 多线程下HashMap为什么可能死循环? - JDK8的优化具体带来多少性能提升? 在解释时需要避免源码堆砌,重点说设计思想。比如讲扩容时强调"2倍扩容"和"高位掩码重定位"的关系,树化转换要说明链表查询时间复杂度恶化的场景。 最后考虑补充两个实用建议: 1. 实际开发中如何设置初始容量 2. 为什么String/Integer适合做key 这些虽然不是直接问题,但对用户真正用好HashMap很重要。</think>HashMapJava 中基于**哈希表**实现的键值对存储结构,其核心原理是通过哈希函数将键映射到数组索引,实现高效的数据存取。以下是其核心实现机制和工作原理: --- ### **一、核心数据结构** 1. **数组 + 链表/红黑树** - **桶数组(`Node<K,V>[] table`)**:存储链表的头节点或红黑树的根节点。 - **链表**:解决哈希冲突(不同键映射到同一索引),当链表长度 **≥8** 且桶数组长度 **≥64** 时,链表转为**红黑树**(时间复杂度从 $O(n)$ 降至 $O(\log n)$)。 - **红黑树退化为链表**:当树节点数 **≤6** 时,还原为链表以节省空间[^2][^3]。 2. **关键参数** - **初始容量**:默认 `16`(桶数组大小)。 - **负载因子(`loadFactor`)**:默认 `0.75`,控制扩容时机。 - **阈值(`threshold`)**:`容量 × 负载因子`,触发扩容的临界值[^3]。 --- ### **二、工作流程** #### **1. 插入键值对(`put()`)** ```java public V put(K key, V value) { // 计算键的哈希值(扰动函数) int hash = hash(key); // 根据哈希值定位桶索引 int index = (n - 1) & hash; // 处理冲突(链表遍历或红黑树插入) // ... // 检查扩容 if (++size > threshold) resize(); } ``` - **哈希计算**:调用 `hash(Object key)` 方法,通过 **高16位异或低16位** 减少冲突(扰动函数)[^4]: ```java static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } ``` - **索引定位**:`index = (table.length - 1) & hash`(等价于 `hash % n`,但位运算更快)。 - **冲突处理**: - 若桶为空,直接插入新节点。 - 若桶为链表,遍历并更新值或追加节点。 - 若桶为红黑树,调用树节点的插入方法。 #### **2. 扩容机制(`resize()`)** - **触发条件**:键值对数量 `size > threshold`。 - **过程**: 1. 创建新数组(容量为旧数组的 **2倍**)。 2. 遍历旧数组,重新计算每个节点的索引(`newIndex = e.hash & (newCap - 1)`)。 3. **节点迁移**: - 链表节点:按 `(e.hash & oldCap) == 0` 拆分为低位链和高位链,分别放入新数组的 `原位置` 和 `原位置 + oldCap`[^3]。 - 红黑树节点:拆分后若长度 ≤6,退化为链表。 #### **3. 查询(`get()`)** - 计算键的哈希值 → 定位桶索引 → 遍历链表/红黑树查找匹配节点。 --- ### **三、关键设计** 1. **桶数组长度恒为 2的幂次** - 目的:使 `(n - 1) & hash` 等效于取模运算,且位运算效率更高。 - 扩容时直接翻倍:`newCap = oldCap << 1`。 2. **处理 null 键** - `key == null` 时,哈希值固定为 `0`,存储在索引 `0` 的桶中[^2]。 3. **线程不安全** - 多线程操作可能导致循环链表(扩容时链表倒序引发)或数据覆盖。 --- ### **四、性能影响因子** | 因素 | 影响 | |---------------------|----------------------------------------| | **哈希函数质量** | 冲突越少,链表/红黑树越短,效率越高 | | **负载因子大小** | 值越大,扩容延迟但冲突增多;值小则反之 | | **初始容量设置** | 避免频繁扩容(预估数据量设置初始容量) | > **最佳实践**:预分配足够容量(如 `new HashMap<>(expectedSize / 0.75 + 1)`),减少扩容开销。 --- ### **相关问题** 1. **为什么 HashMap 要求重写 `equals()` 时必须重写 `hashCode()`?** (若两个对象 `equals()` 相等,`hashCode()` 必须相同,否则会导致重复键或查找失败) 2. **HashMap 多线程下如何安全使用?** (替代方案:`ConcurrentHashMap` 或 `Collections.synchronizedMap()`) 3. **JDK 8 引入红黑树解决了什么问题?** (极端情况下链表过长导致查询效率退化至 $O(n)$) 4. **负载因子为何默认是 0.75?** (数学证明:泊松分布下,此值在时间与空间成本间达到平衡[^1]) 5. **哈希冲突的解决方案有哪些?** (开放定址法、链地址法、再哈希法等,HashMap 采用链地址法)
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